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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 82 - 87 (6page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2021.31.1.082
이용수
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최근 다양한 연구주제에 머신러닝, 딥러닝을 적용하기 위한 연구가 가속화됨에 따라 수많은 학습모델이 제안되고 있다. 본 논문에서는 기존 모델이 내포하고 있는 중요한 특징 정보를 추출 및 새로운 모델에 전달함으로써 새로운 데이터와 새로운 학습모델을 적용하기 위한 전이 정보 최적화 기법을 제안한다. 이를 위하여, Grad-CAM을 통해 기존 모델의 정보에 노이즈를 단계별로 생성하고 새로운 학습모델에 전달함으로써 전이 정보를 최적화하는 방법을 제시한다. 마지막으로, 제안한 기법을 이용하여 Google을 통해 직접 수집한 다양한 이미지데이터 세트를 다양한 실험으로 검증함으로써 우리 기법의 성능과 기존 기법과의 비교성능을 보여준다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 제안 시스템 구성
3. 실험 결과
4. 결론
References
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
S. J. Pan and Q. Yang, “A Survey on Transfer Learning,” in IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, vol. 22, no. 10, pp. 1345-1359, Oct. 2010.
Zhu, Yin et al. “Heterogeneous Transfer Learning for Image Classification.” AAAI (2011).
Bengio, Yoshua. “Deep Learning of Representations for Unsupervised and Transfer Learning.” ICML Unsupervised and Transfer Learning (2012).
Dai, W. et al. “Translated Learning: Transfer Learning across Different Feature Spaces.” NIPS (2008).
M. Shaha and M. Pawar, “Transfer Learning for Image Classification,” 2018 Second International Conference on Electronics, Communication and Aerospace Technology (ICECA), Coimbatore, 2018, pp. 656-660.
Zhu, Yin et al. “Heterogeneous Transfer Learning for Image Classification.” AAAI (2011).
Bengio, Yoshua. “Deep Learning of Representations for Unsupervised and Transfer Learning.” ICML Unsupervised and Transfer Learning (2012).
Dai, W. et al. “Translated Learning: Transfer Learning across Different Feature Spaces.” NIPS (2008).
M. Shaha and M. Pawar, “Transfer Learning for Image Classification,” 2018 Second International Conference on Electronics, Communication and Aerospace Technology (ICECA), Coimbatore, 2018, pp. 656-660.
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